تعریف کنید شبکه عصبی چیست.
شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز انسان را با استفاده از گره های متصل به هم، به نام نورونها شبیه سازی می کند. شبکه عصبی از لایه های این نورون ها تشکیل شده است، که در آن لایه اول ورودی (مانند پیکسل های تصویر یا فرکانس های صوتی) را دریافت می کند و لایه آخر خروجی های مورد نظر را تولید می کند (مانند طبقه بندی اشیاء یا تشخیص گفتار). خروجی یک لایه به ورودی لایه بعدی تغذیه می شود و ارتباطی بین آنها ایجاد می کند. در طول آموزش، شبکه با تنظیم وزن اتصالات بین نورون ها برای پیش بینی بهتر خروجی مورد نظر بر اساس ورودی یاد می گیرد. پس از آموزش، شبکه های عصبی می توانند برای وظایف مانند تشخیص الگوها، پیش بینی، طبقه بندی و تصمیم گیری استفاده شوند. شبکه های عصبی در زمینه یادگیری و هوش مصنوعی انقلاب ایجاد کرده اند و همچنان پیشرفت در فناوری را پیش می
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: تعریف کنید شبکه عصبی چیست.
### Input: .
### Response: شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز انسان را با استفاده از گره های متصل به هم، به نام نورونها شبیه سازی می کند. شبکه عصبی از لایه های این نورون ها تشکیل شده است، که در آن لایه اول ورودی (مانند پیکسل های تصویر یا فرکانس های صوتی) را دریافت می کند و لایه آخر خروجی های مورد نظر را تولید می کند (مانند طبقه بندی اشیاء یا تشخیص گفتار). خروجی یک لایه به ورودی لایه بعدی تغذیه می شود و ارتباطی بین آنها ایجاد می کند. در طول آموزش، شبکه با تنظیم وزن اتصالات بین نورون ها برای پیش بینی بهتر خروجی مورد نظر بر اساس ورودی یاد می گیرد. پس از آموزش، شبکه های عصبی می توانند برای وظایف مانند تشخیص الگوها، پیش بینی، طبقه بندی و تصمیم گیری استفاده شوند. شبکه های عصبی در زمینه یادگیری و هوش مصنوعی انقلاب ایجاد کرده اند و همچنان پیشرفت در فناوری را پیش می
تعریف کنید شبکه عصبی چیست. .
user
شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز انسان را با استفاده از گره های متصل به هم، به نام نورونها شبیه سازی می کند. شبکه عصبی از لایه های این نورون ها تشکیل شده است، که در آن لایه اول ورودی (مانند پیکسل های تصویر یا فرکانس های صوتی) را دریافت می کند و لایه آخر خروجی های مورد نظر را تولید می کند (مانند طبقه بندی اشیاء یا تشخیص گفتار). خروجی یک لایه به ورودی لایه بعدی تغذیه می شود و ارتباطی بین آنها ایجاد می کند. در طول آموزش، شبکه با تنظیم وزن اتصالات بین نورون ها برای پیش بینی بهتر خروجی مورد نظر بر اساس ورودی یاد می گیرد. پس از آموزش، شبکه های عصبی می توانند برای وظایف مانند تشخیص الگوها، پیش بینی، طبقه بندی و تصمیم گیری استفاده شوند. شبکه های عصبی در زمینه یادگیری و هوش مصنوعی انقلاب ایجاد کرده اند و همچنان پیشرفت در فناوری را پیش می
assistant